基于MATLAB的逆合成孔径雷达（ISAR）高分辨率成像与识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现非合作运动目标的远距离雷达成像，通过先进运动补偿算法提升图像质量，生成高分辨率二维/三维ISAR图像，支持目标特征提取与模式识别，适用于飞机、舰船等全天候监测场景。

详 情 说 明

基于逆合成孔径雷达的非合作目标高分辨率成像与识别系统

项目介绍

本项目是一个先进的逆合成孔径雷达处理系统，专门用于对非合作运动目标（如飞机、舰船等）进行远距离、全天候的高分辨率雷达成像与自动识别。系统通过先进的信号处理算法，有效消除目标复杂运动对成像质量的影响，生成清晰的二维/三维ISAR图像，并结合模式识别技术实现目标的自动分类与识别。

功能特性

• 高分辨率成像：采用距离-多普勒算法，实现对非合作目标的高质量二维/三维成像
• 运动补偿：集成自聚焦运动补偿技术，有效消除目标复杂运动引起的图像散焦
• 时频分析：运用先进的时频分析信号处理方法，提高非平稳信号处理能力
• 自动识别：结合模式识别算法，实现目标类型的自动分类与识别
• 质量评估：提供全面的成像质量评估和参数优化功能

使用方法

1. 准备输入数据：配置雷达回波数据（复数形式）、雷达系统参数和目标运动参数
2. 设置成像参数：根据需求调整成像积累时间、分辨率要求等配置参数
3. 运行处理流程：执行主处理程序，系统将自动完成运动补偿、成像和识别全过程
4. 分析输出结果：获取高分辨率ISAR图像、运动补偿结果、目标特征参数和识别分类结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少8GB RAM（推荐16GB以上）
• 存储空间：至少2GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要实现以下功能：运动补偿算法处理、距离-多普勒成像计算、图像特征提取分析、目标识别分类决策以及成像质量综合评估。该文件作为系统的主要入口，协调各个算法模块的协同工作，完成从原始回波数据到最终识别结果的完整处理链条。